Relevância e significados dos valores íntrínseco do trabalho entre graduados do ensino superior

A inserção profissional de diplomados do ensino superior é uma área de investigação relativamente recente. Os diversos estudos levados a cabo a nível nacional e internacional sobre esta temática têm discutido questões de natureza objetiva – origens sociais e familiares, percursos escolares e académicos, percursos profissionais, situação profissional, posse de capitais e a sua mobilização para o ingresso no mercado de trabalho. Outros estudos têm sido desenvolvidos incorporando as dimensões subjetivas da inserção, centrando-se na avaliação que os graduados fazem da sua situação profissional, de si mesmos e no grau de satisfação na e com a atividade profissional. A presente pesquisa insere-se numa investigação mais ampla, “Percursos de inserção dos licenciados: relações objetivas e subjetivas com o trabalho” e tem como objeto os diplomados da UL e da UNL que concluíram as suas licenciaturas no ano letivo 2004/2005. Tendo como inspiração o trabalho iniciado e desenvolvido, por elementos que compuseram a equipa de investigação, acerca da relação subjetiva que os indivíduos que compartilham este nível educacional estabelecem com o trabalho, a nossa análise recairá nos valores do trabalho que procuram concretizar (no e através do trabalho) ou, dito de outro modo, nas suas aspirações, contribuindo deste para aprofundar o conhecimento sobre esta temática. O nosso enfoque recaí na observação do comportamento de dois tipos de valores do trabalho: os valores intrínsecos e extrínsecos. Se considerarmos que as análises unicamente centradas em universos constituídos exclusivamente por diplomados não têm sido abundantes, esta análise assume maior relevo. Por outro lado, se num passado não muito distante a perceção algo generalizada era a de que os graduados do ensino superior enfrentavam menores obstáculos no ingresso no mercado de trabalho, a partir dos anos de 1990 os dados começaram a sugerir uma realidade diferente. A incerteza e a precariedade passaram a pautar o quotidiano e o futuro destes jovens, pelo que, importa questionar: Qual impacto das transformações, entretanto ocorridas, no modo como se relacionam com o trabalho? Quais as suas aspirações? Que tipo de recompensas procuram obter? Esgotar-se-ão no plano estritamente material? Ou, pelo contrário, procurarão outras fontes de gratificação? Que significados lhes conferem? Para a prossecução do nosso trabalho conjugámos duas metodologias distintas, mas complementares. Foi aplicado um inquérito extensivo, a uma amostra representativa, e realizadas entrevistas em profundidade. Esta opção permitiu expandir as potencialidades analíticas, conjugando uma orientação explicativa, com outra de cariz compreensivo. Procurámos, deste modo, explorar o conteúdo atribuído pelos indivíduos aos valores intrínsecos, uma vez que o conhecimento do significado que lhes é atribuído tem sido pouco explorado na análise sociológica, não fazendo pois jus à sua aparente relevância no conhecimento das relações subjetivas que os sujeitos estabelecem com o trabalho.

Grade of membership (GoM) por algoritmos genéticos

Muitas vezes é necessário trabalhar com variáveis categóricas, porem há um número restrito de análisesque as abordam. Uma boa técnica de segmentação é a grade of membership (GoM), muito utilizada na área médica, em psicologia e em sociologia. Essa metodologia possui uma interpretação interessante baseada em perfis extremos (segmentos) e grau de pertencimento. Porém o modelo possui grande complexidade de estimação dos parâmetros pormáxima verossimilhança. Assim, neste trabalho propõe-se o uso de algoritmos genéticos para diminuir a complexidade e o tempo de cálculo, e aumentar a acurácia. A técnica é nomeada de Genetics Algorithms grade of membership (GA-GoM). Para averiguar a efetividade, o modelo foi primeiramente abordado por simulação – foi executado um experimento fatorial levando em conta o número de segmentos e variáveis trabalhadas. Em seguida, foi abordado um caso prático de segmentação de engajamento em redes sociais. Os resultados são superiores para modelos de maior complexidade. Conclui-se, assim, que é útil a abordagem para grandes bases de dados que contenham dados categóricos.

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